7月16日，小米正式发布具身智能基座模型Xiaomi-Robotics-1。该模型基于10万小时真实世界操作轨迹数据预训练，并结合跨本体数据后训练，在未见环境的真实机器人任务中展现出稳定的规模化收益和强大的泛化能力。

Xiaomi-Robotics-1采用“预训练+后训练”两阶段范式：预训练阶段使用UMI设备采集覆盖家庭、办公室等多场景的操作数据，学习通用动作生成表征；后训练阶段使用约10000小时跨本体数据（含7200+小时移动操作机器人数据及公开数据集）完成本体与指令对齐。模型具备“开箱即用”能力，可根据自然语言指令直接执行沙发整理、餐具收纳、鞋柜收纳等移动操作任务。

在公开仿真基准评测中，Xiaomi-Robotics-1在RoboCasa365以57.4%平均成功率（此前最优46.6%）登顶；在RoboDojo以20.07分/13.93%成功率大幅刷新纪录；在VLABench及RoboCasa基准中亦取得领先表现。实验显示，预训练数据从2.5K扩至20K小时、模型规模从2B扩至10B，动作预测损失持续降低，真实任务成功率同步提升。在新任务适配中，平均不足10小时数据微调即可大幅超越Pi-0.5。小米表示，模型代码与权重将陆续发布。